CES获奖：Artenix™ AI：面向 AI 芯片制造的嵌入式电源新范式
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CES 2026 嵌入式技术（Embedded Technologies）类创新荣誉产品
在 CES 2026 上，来自 LiBEST Inc. 的 Artenix™ AI 获评 Embedded Technologies 类别 2026 年度创新荣誉（Honoree）。
与传统消费级或工业级电池不同，Artenix AI 的设计起点并非“供电时长”，而是一个更底层、也更严苛的问题：如何在先进 AI 半导体制造流程中，为晶圆级传感器稳定供电。
背景：AI 芯片制造对“电源”的新要求
随着 AI 芯片在制程节点上持续缩小、在架构上向 高复杂度与三维（3D）堆叠 演进，晶圆制造过程本身正在发生变化：
更多 晶圆级（wafer-level）传感器 被直接集成到制造流程中
在线量测（inline metrology）与过程监控逐渐走向实时化、智能化
MEMS 传感器与“智能晶圆系统”成为提升良率与设备利用率的关键
然而，在实际工艺环境中，传统电池几乎无法工作。原因并非容量不足，而是 物理与材料层面的根本限制。
为什么传统电池在晶圆制造中“行不通”？
在先进半导体制造设备中，供电系统必须同时承受以下极端条件：
高真空环境：约 1 mTorr
快速热循环：频繁的高低温切换
强电磁干扰（EMI）
对几何精度极度敏感：任何微小形变都可能影响光刻或刻蚀精度
常规电池在这些条件下会出现：
电解液挥发或泄漏
热膨胀导致厚度或翘曲变化
在真空或高温下失效
对工艺精度产生不可接受的干扰
这使得“在晶圆级嵌入电源”长期被视为不可行。
Artenix™ AI 的核心突破：为制程环境而生的电池
1. 面向极端工艺环境的稳定运行能力
Artenix AI 被明确设计为 晶圆制造环境专用电源，可在以下条件下可靠工作：
高真空（~1 mTorr）
快速热循环工况
高电磁干扰环境
其关键在于 LiBEST 自主研发的 meta-phase 电解质体系，该材料体系在物理与化学层面同时针对真空、温度与稳定性进行了优化。
2. 几乎为零的热膨胀特性
在光刻与刻蚀等关键工序中，表面形变是极其敏感的参数。
Artenix AI 的一项核心指标是：
近乎零的热膨胀系数
这意味着电池在温度变化过程中不会引入可测量的尺寸变化，从而 不会影响晶圆的平整度与对准精度。
超薄形态：不“存在”的存在感
在结构设计上，Artenix AI 采用 超薄电池形态：
厚度 < 0.024 英寸（约 0.61 mm）
极高表面平整度
这一特性使其能够 无缝集成 到：
在线量测模块
制程监控系统
晶圆级 MEMS 传感器阵列
而不对现有光刻、刻蚀或沉积流程造成任何几何或机械干扰。
性能与可靠性：为“长期在线”而设计
除环境适应性外，Artenix AI 在工程指标上同样面向长期运行场景：
长循环寿命：满足制程监控系统的持续使用需求
真空环境下零泄漏：避免对腔体与晶圆造成污染
低功耗设计：与 MEMS 与智能传感器高度匹配
这些特性使其不再是“临时供电组件”，而是 可被视为制程基础设施的一部分。
应用价值：从“供电问题”到“制造可视化能力”
Artenix AI 的真正价值，并不仅在于解决了“怎么供电”，而在于它 解锁了一整类此前难以实现的制造能力：
更高的制程可视性
晶圆级传感器可持续在线工作
更高芯片良率
实时数据支持更精细的工艺控制
更高设备稼动率（uptime）
预测性维护与异常快速定位
更小的能耗与空间占用
不增加系统复杂度
在 AI 芯片制造中，这些能力往往直接转化为 成本、良率与产能优势。
行业意义：电池首次成为“晶圆制造级器件”
从技术定位上看，Artenix™ AI 并非传统意义上的电池产品，而更接近一种 嵌入式制造级功能器件：
它不服务于终端用户
不追求能量密度的极限
而是为 先进制程的可控性与可扩展性 提供基础支撑
在 AI 半导体走向 更高集成度、更复杂结构 的过程中，这类“看不见、却不可或缺”的底层技术，正在成为制造能力升级的关键。
总结：被忽视的关键基础设施创新
Artenix™ AI 之所以能够在 CES 2026 的 Embedded Technologies 类别中脱颖而出，原因在于它切中了一个长期被忽视、却越来越关键的问题：
当芯片制造越来越智能，谁来为这些“嵌入在制程中的智能”供电？
LiBEST 给出的答案，不是改良现有电池，而是 重新定义电池应具备的物理属性与工程角色。
在这一意义上，Artenix AI 更像是下一代 AI 芯片制造体系中的一块“基础拼图”，其价值，可能只有在真正的大规模应用中才会完全显现。
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